在线固相萃取-HPLC法测定公共绿地土壤中新烟碱类农药残留

土壤样品经二氯甲烷-乙腈混合溶液超声提取后,用PEP固相萃取柱在线净化,再用HPLC法测定样品中吡虫啉、啶虫脒、噻虫嗪、噻虫啉、烯啶虫胺等5种新烟碱类农药残留。通过优化试验条件,使该方法在0.01 mg/L~2.00 mg/L范围内线性良好,当取样量为3.00 g时,方法检出限为0.002 mg/kg~0.003 mg/kg。8种土壤样品3个质量比水平的加标回收率为72.5%~119%,RSD均低于9.6%。     

基于多特征无量纲向量的图像型管廊火灾探测技术研究

针对管廊火灾检测中背景干扰与小目标检测困难的问题,提出采用无量纲特征参数描述图像型火焰动静态特征的火灾检测方法。利用背景差分法分割火焰目标区域,分析火焰发展特性,提取、计算角二阶矩变化率(A^*_ASM)、对比度变化率(C^*_CON)、自相关度变化率(C^*_COR)、面积变化率(S^*)等无量纲特征参数;拟合无量纲特征融合向量T^*并在SVM模型中检验其可靠性。研究结果表明：通过对不同可燃物在不同空间环境下的燃烧视频随机200帧序列进行检测,发现提出的无量纲特征参数具有“稳定”的变化范围,对火灾火焰与一般火焰的识别率最高可达97.5%,98.0%,受监测空间环境的影响较小。研究结果可为图像型火焰特征提取提供借鉴。     

基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型。首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试。模拟结果表明：改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8%,森林火灾则增加了1.3%。